Нейросети практика. Джейд Картер
значений.
– Стандартизация данных к среднему значению 0 и стандартному отклонению 1.
– Нормализация данных в диапазон от 0 до 1.
– Повышение производительности оптимизации и обучения моделей.
4. Обработка пропущенных значений:
– Обнаружение и обработка отсутствующих значений в данных.
– Заполнение пропущенных значений средними, медианами или другими стратегиями.
– Предотвращение проблем при обучении моделей на данных с пропусками.
5. Удаление выбросов:
– Обнаружение и удаление значений, которые сильно отклоняются от среднего.
– Повышение устойчивости моделей к некорректным или нетипичным значениям.
6. Преобразование временных рядов:
– Разбиение последовательности временных значений на окна фиксированной длины.
– Создание обучающих примеров на основе исторических значений.
– Использование в задачах прогнозирования временных рядов.
7. Аугментация данных:
– Генерация дополнительных обучающих примеров на основе существующих данных.
– Создание вариаций изображений, текстов, звуков и других типов данных.
– Расширение разнообразия обучающего набора данных и повышение устойчивости модели к вариациям входных данных.
Каждый из этих методов имеет свои особенности и применяется в зависимости от типа данных и требований конкретной задачи. Комбинирование и правильный выбор методов преобразования данных позволяет эффективно использовать разнообразные типы данных в нейронных сетях.
Работа с различными типами данных, такими как текст, изображения, звук и временные ряды, является важной частью задач глубокого обучения. Каждый тип данных требует своего подхода и специфических методов обработки.
1. Текстовые данные:
– Предобработка текста: Включает очистку текста от ненужных символов, удаление стоп-слов, лемматизацию и токенизацию.
Предобработка текста является важным этапом при работе с текстовыми данными в задачах глубокого обучения. Она включает ряд операций для подготовки текста к дальнейшей обработке и анализу. Подробнее о некоторых операциях предобработки текста:
– Очистка текста: В этом шаге происходит удаление нежелательных символов, которые могут быть неинформативны или помеховыми. Например, можно удалить знаки препинания, специальные символы или цифры.
– Токенизация разделяет текст на отдельные токены или слова. Каждое слово становится отдельным элементом, что упрощает дальнейшую обработку. Например, предложение "Привет, как дела?" может быть токенизировано в ["Привет", ",", "как", "дела", "?"].
– Удаление стоп-слов: Стоп-слова – это общие слова, которые не несут значимой информации для анализа текста, такие как предлоги, союзы и артикли. Удаление стоп-слов помогает сократить размер словаря и убрать шум из данных.
– Лемматизация